到底什么是有用的ML可解释性？伯克利郁彬高徒Singh68页博士论文《现实世界的机器学习中有用的可解释性》全面综述可解释性技术
最近，高度成功但不透明的机器学习模型激增，这引发了对可解释性的迫切需求。该毕业论文通过新颖的定义、方法和科学综述解决了可解释性问题，确保可解释性在现实问题的背景下是有用的。我们首先定义什么是可解释性，...
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【深度学习】DONet：用于快速MR图像重建的双倍频域网络
小黑导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小黑决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下...
【深度学习】无需微调！微软亚研院：高效加速大规模视觉 Transformer 密集预测任务的方法
作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台导读 本文提出一种提高大规模视觉 Transformer 模型进行密集预测任务效率的简单实用的策略。 本文目录49 无需微调加速大规模视觉 Transformer 密集...
13+的机器学习纯生信文章有什么不一样？
好久不见，分外想念！机器学习作为一个让人又爱又恨的领域对大家有着不同寻常的吸引力，爱是因为机器学习可以从大量的数据中挖掘其中蕴含的规律，恨是因为其中涉及到各种复杂的原理让人头痛！今天小编就带大家一起阅...
图机器学习在蚂蚁集团安全风控场景的应用
分享嘉宾：朱亮博士 蚂蚁集团 算法专家编辑整理：许振远 腾讯出品平台：DataFunTalk导读：本次分享的主要内容为图机器学习在安全风控的落地情况，主要分为四部分内容包括背景介绍、架构介绍、安全风控...
用 Python 算法预测客户行为案例！
关注上方"机器学习社区"设为"置顶或星标"，第一时间送达干货资料专栏分享 BAT 机器学习面试200题！机器学习“四大名著”资料发布作者：ChangingWudakehttps://blog.csdn...
基于结构的药物设计与几何深度学习
编译 | 刘名权审稿 | 陈睿哲本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工大学的Gisbert Schneider等人的关于几何深度学习的综述《Structure-based Drug Design With...
【深度学习】CoaDTI:基于多模态共注意的药物-靶点相互作用标注框架
——背景——药物-靶点相互作用(DTI)注释是药物开发的一项重要任务。揭示新的蛋白质配体结合位点有助于识别潜在的副作用、毒性和药物重新定位。近年来，标记DTI数据，特别是药物-靶点结构数据的快速增长，...
药物发现中的深度学习
2022年10月28日，来自巴基斯坦的研究团队在期刊Journal of Biomolecular Structure and Dynamics上发表综述论文Deep learning in drug...
用 Python 算法预测客户行为案例！
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